忽视AI伦理会带来巨大的风险：如何负责任地实施AI

早在1945年7月，MH Hasham Premji在印度马哈拉施特拉邦的小镇阿马尔纳奠定了成为科技巨头的基石，创立了西印度蔬菜制品有限公司。位于博里河畔，该公司最初专注于生产食用油。到了1970年代，业务发生了巨大转变，将重点转向IT，并更名为Wipro。如今，Wipro已成为印度顶尖的科技公司之一，业务遍及167个国家，雇员近25万人，年收入超过100亿美元。现任掌舵者是创始人孙子Rishad Premji。

如今，Wipro定位为IT转型、咨询和业务流程服务的全球领导者。在与ZDNET的独家采访中，我们有机会与Wipro FullStride Cloud的副总裁兼首席技术官Kiran Minnasandram深入交流，探讨公司的最新动态和IT的未来。

Kiran站在Wipro技术创新的前沿，领导开发尖端解决方案的举措。他的主要焦点是推动创新并通过先进技术赋能企业，特别是在云计算领域。他设计并实施先进的云架构，革新业务运营，提升效率、可扩展性和灵活性，帮助客户推进数字化进程。

公司价值观

ZDNET： 你如何定义道德AI，为什么它对当今企业至关重要？

Kiran Minnasandram： 道德AI不仅仅是满足法律要求；它与Wipro的核心价值观息息相关。我们以四个关键支柱为基础：尊重个人、社会公平与透明、环境责任和技术稳健性。这确保我们的AI在隐私、尊严、社会公平和环境责任方面与我们的价值观一致，同时安全且合规。

ZDNET： 为什么许多企业在AI伦理方面遇到困难？他们应该关注哪些关键风险？

KM： 挑战往往源于缺乏关于AI的共同语言。为解决这一问题，企业需要建立跨组织的战略，整合技术、法律和人力资源团队。AI不仅是技术问题，也是企业问题。企业必须在法律合规之外定义AI伦理，聚焦于他们希望坚持的价值观。他们还应制定风险分类，以应对潜在的法律、安全和劳动力影响。

ZDNET： AI采用对企业可持续发展目标有何正反两方面的影响？

KM： AI对可持续发展的影响是双重的。积极方面，它可以提高运营效率、优化供应链和加强资源管理，从而减少碳排放。例如，在物流中，AI可以优化路线以减少燃料使用。然而，AI的快速部署也会增加能源消耗和碳排放，尤其是训练大型AI模型所需的密集计算能力。

环境影响

ZDNET： 企业应如何平衡AI创新与环境责任？

KM： 企业需要制定明确的可持续AI使用政策和指南。这一框架帮助团队在基础设施和算法方面做出明智决策。企业还应跟踪和监控AI的环境影响，推动服务提供商也这样做。我们已帮助客户修订AI政策，吸引利益相关者参与，并培训员工将可持续性融入日常流程。跨行业协作对于应对这些挑战至关重要，Wipro积极参与全球努力，帮助客户应对这一复杂领域。

ZDNET： 全球法规如何演变以应对道德AI和可持续性问题？

KM： AI并非在真空环境中运行。现有的隐私、消费者保护、安全和人权法律均适用。数据保护监管机构在防止AI危害方面至关重要，而消费者保护法处理算法定价等问题。一些地区还制定了AI特定法律，如欧盟AI法案，根据产品风险级别施加更严格的控制。在美国，各州专注于AI在劳动力管理中的应用，这是AI部署中较为复杂的领域之一。

最大误解

ZDNET： 关于AI伦理和可持续性的最大误解是什么？企业如何克服这些误解？

KM： 一个常见的误解是创新与责任不能共存。实际上，负责任的AI对于可持续创新至关重要。信任是AI部署的基础，平衡创新与信任的企业将获得竞争优势。消费者和企业都倾向于信任的产品。

ZDNET： Wipro FullStride Cloud如何支持企业在AI与ESG（环境、社会和治理）目标对齐？

KM： 我们通过开发优先考虑公平、透明和问责制的负责任AI框架提供帮助。我们使用AI监控和报告ESG指标，并支持绿色AI举措以减少碳足迹。在基础设施方面，我们优化工作负载以提高能源效率，并开发行业特定的解决方案以实现ESG目标。

ZDNET： 云解决方案如何有效减少AI的环境足迹？

KM： 云解决方案通过使用可再生能源、优化冷却和碳感知计算来提高能源效率。联邦学习和模型剪枝等技术可以减少AI模型训练所需的能源。无服务器和自动扩展解决方案帮助资源与需求对齐，防止过度配置。云提供商提供碳跟踪和报告工具，多云和边缘计算可以最小化数据移动，在数据源附近处理AI。

利用云技术

ZDNET： 如何利用云基础设施将道德考量嵌入AI开发？

KM： 云基础设施提供了将道德考量嵌入AI的工具。AI伦理工具包可以检测偏差并测试公平性，而多样性感知训练工具确保数据集具有代表性。基于云的AI框架提供可解释性和透明度，通过差分隐私和加密处理支持安全的隐私保护AI开发。自动合规监控确保遵守法规，模型漂移测试和幻觉检测工具帮助维持模型长期可靠性。

ZDNET： 为什么一些组织难以衡量AI的可持续性影响？云工具如何提供帮助？

KM： 缺乏标准指标使得衡量AI的可持续性影响具有挑战性。基于云的工具通过可定制的仪表板填补这一空白，跟踪AI生命周期中的碳排放。实时监控至关重要，因为能源消耗可能差异很大，云平台提供动态跟踪工具来捕捉这些波动。云原生解决方案还聚合同一环境中的数据，提高可见性和决策能力。此外，云工具可以揭示AI过程中隐藏的环境成本，并帮助应对不同地区的ESG合规要求。

ZDNET： 组织可以采取哪些具体措施来提高AI的透明度和问责制？

KM： 首先，培训员工负责任地使用AI，鼓励他们在安全范围内质疑和测试AI。其次，建立涵盖业务所有方面的综合治理结构，从采购到风险管理。

ZDNET： AI偏差如何产生？基于云的框架在缓解偏差方面有何作用？

KM： AI偏差可能源于不具代表性或带有偏见的训练数据、人工标注数据集的错误以及过时模型延续历史偏差。基于云的框架通过确保遵守多样化法规和验证AI模型在不同人群中的表现来提供帮助。自适应训练过程还可以重新平衡数据集以缓解偏差。

ZDNET： 企业应实施哪些治理策略以确保负责任的AI使用？

KM： 强大的治理框架至关重要。一些组织可能拥有专门的AI治理结构，而像我们这样的组织将其融入现有治理体系。重要的是让组织所有部分参与，并从一开始进行AI影响评估，以将法律保护、隐私和稳健性嵌入AI部署中。

AI问题

你对日益强调道德和可持续AI有何看法？你在组织中实施了哪些框架或政策以确保负责任的AI开发？

你如何应对AI工作负载的环境影响？你是否使用基于云的工具来衡量或减少这些足迹？

你认为全球法规是否跟得上AI创新的步伐，还是企业需要自行应对灰色地带？请在下方评论中分享你的见解。

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